論文の概要: Guided Collaborative Training for Pixel-wise Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05258v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 12:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 05:01:51.398173
• Title: Guided Collaborative Training for Pixel-wise Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: ピクセル単位半教師付き学習のための指導的協調学習
• Authors: Zhanghan Ke, Di Qiu, Kaican Li, Qiong Yan, Rynson W.H. Lau
• Abstract要約: 画素ワイドタスクのためのGCT(Guid Collaborative Training)を提案する。 GCTは、新しい欠陥検出器を通じて高密度出力に起因する問題に対処する。 その結果、GCTは、構造的適応を伴わずに、幅広い画素単位のタスクに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.749729584102724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the generalization of semi-supervised learning (SSL) to diverse pixel-wise tasks. Although SSL methods have achieved impressive results in image classification, the performances of applying them to pixel-wise tasks are unsatisfactory due to their need for dense outputs. In addition, existing pixel-wise SSL approaches are only suitable for certain tasks as they usually require to use task-specific properties. In this paper, we present a new SSL framework, named Guided Collaborative Training (GCT), for pixel-wise tasks, with two main technical contributions. First, GCT addresses the issues caused by the dense outputs through a novel flaw detector. Second, the modules in GCT learn from unlabeled data collaboratively through two newly proposed constraints that are independent of task-specific properties. As a result, GCT can be applied to a wide range of pixel-wise tasks without structural adaptation. Our extensive experiments on four challenging vision tasks, including semantic segmentation, real image denoising, portrait image matting, and night image enhancement, show that GCT outperforms state-of-the-art SSL methods by a large margin. Our code available at: https://github.com/ZHKKKe/PixelSSL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半教師付き学習(SSL)の多彩なピクセルワイドタスクへの一般化について検討する。 SSL法は画像分類において顕著な結果を得たが,高密度出力を必要とするため,画素単位のタスクに適用する性能は不十分である。 さらに、既存のpixel-wise sslアプローチは、タスク固有のプロパティを使用する必要がある特定のタスクにのみ適合する。 本稿では,pixel-wiseタスクのための新しいsslフレームワークであるguided collaborative training(gct)について述べる。 まず、GCTは新たな欠陥検出器を通じて高密度出力に起因する問題に対処する。 第2に、GCTのモジュールは、タスク固有のプロパティに依存しない2つの新しい制約を通じて、ラベルのないデータから協調的に学習する。 その結果、GCTは、構造的適応を伴わずに、幅広い画素単位のタスクに適用できる。 セマンティックセグメンテーション, 実像デノイング, ポートレート画像マッチング, 夜間画像強調を含む4つの難解な視覚課題に対する広範な実験により, GCTは最先端のSSL手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。 私たちのコードは、https://github.com/ZHKKe/PixelSSL.comで利用可能です。

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